This paper investigates the uniqueness and globally uniformly asymptotic stability for a class of memristor-based recurrent neural networks with time-varying delays. By employing a homeomorphism and suitable Lyapunov functional and differential condition, a sufficient conclusion for the uniqueness and globally uniformly asymptotic stability of a class of memristor-based recurrent neural networks is attained. Comparing with the previous corresponding results, we can derive that our results are new and improve the previous result reported on global uniform asymptotic stability. Two illustrative examples are given to demonstrate the applicability and advantages of our result.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Model Description and Preliminaries 3. Main Results 4. Comparisons and Examples and Simulations 5. Conclusion References
보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Control and Automation
간기
월간
pISSN
2005-4297
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Control and Automation Vol.9 No.2